Su mokslininku D. Čeburniu pasikalbėjome apie (vadinamąjį) dirbtinį intelektą, kokį didžiausią mitą turėtume apie jį paneigti, kuo ir kur jis naudingas, o kur – žalingas, ar gali paveikti žmogaus gebėjimą mąstyti, ar tikrai atims mūsų darbo vietas, kaip kartais yra baiminamasi, kas yra tas „paslėptas akmuo“, apie kurį niekas nekalba, ir kas kelia didžiausią nerimą.
– Esate pasakęs, kad tokio dalyko kaip dirbtinis intelektas nėra. Suprantu, kad siekiant išsiaiškinti, kodėl taip teigiate, turime pradėti nuo esminio klausimo – ką apskritai vadiname intelektu?
– Intelektas yra būdingas tik žmonėms ir, pirmiausia, susijęs su sąmoningumu, sąmone. Tai yra pirmas dalykas, kuris skiria žmogų nuo gyvūnų. Žmogus suvokia savo egzistavimą, buvimą aplinkoje. Tai neatsiranda iš karto. Tik apie antrus gyvenimo metus vaikai ima suprasti, kad veidrodyje žiūri į save, o ne į kitą vaiką. Nuo tada intelektas, sąmonė tobulėja, vystosi. Tai čia yra pats svarbiausias dalykas.
Taip pat ypač svarbus dalykas, kalbant apie intelektą ir jo skiriamuosius bruožus, yra tai, kad intelektas susijęs su kūrybiškumu. Niekas, išskyrus žmogų, nesugeba būti kūrybingas, neįprastai, nešabloniškai mąstyti. Ir tai netgi labiau būdinga išsilavinusiems, intelektą ištobulinusiems žmonėms. Mes matome kūrybiškumo užuomazgų kai kurių gyvūnų elgsenoje (varnos, delfinai, šimpanzės), bet tai yra vienetinės išimtys.
Tai neatsiranda iš karto. Tai priklauso nuo vadinamojo startinio paketo – tam tikrų savybių, kurias gauname gimdami. Smegenis turime visi, bet gebėjimą mąstyti arba užuomazgas mąstyti – ne visi. Tai reikia tobulinti, tai priklauso nuo išsilavinimo, šeimos, aplinkos, pasirinktos specialybės ir t. t. Bet kuriuo atveju, intelektualūs žmonės yra susiję su kūrybiškumu.
Intelekto požymius galima plėsti. Yra vadinamoji vertybių sistema – moralinis kodeksas ar vadinamasis emocinis intelektas, be kurio žmogus negali egzistuoti, tinkamai pažinti pasaulio ir pan.
Ir dar vienas būtinas paminėti dalykas yra atmintis – ypač svarbus intelekto pagrindas. Ji užtikrina, kaip mes galėsime ištobulinti intelektą ir kokių protinių galių pasiekti. Tad atmintis yra pagrindas, galbūt net ir visa ko pagrindas. Ją galima treniruoti, bet ji gali būti kažkiek ir įgimta. Tačiau tai vien atmintimi nesibaigia. Toliau eina auklėjimas, išsilavinimas, darbinė veikla.
Taigi, jei laikomės tokio intelekto apibūdinimo, matome, kad tas vadinamasis dirbtinis intelektas neturi nieko bendro su tokiu intelekto apibrėžimu. Jis – nekūrybingas, nėra sąmoningas, neturi vertybių sistemos. Vienintelį dalyką, kurį vadinamasis dirbtinis intelektas turi, yra vadinamoji atmintis – informacijos sankaupa. Bet pagal apibrėžimą to neužtenka, reikia daug daugiau savybių, kad ką nors galėtume vadinti intelektu, o tuo labiau – dirbtiniu.
Kitas dalykas, jeigu kalbame apie dirbtinį, tai, kad padarytume ką nors dirbtinai, pirmiausia turime suprasti, kaip veikia tikrasis daiktas. Bėda ta, kad niekas nežino, kaip veikia intelektas pamatiniu principu ar remiantis biocheminiais procesais smegenyse. Pavyzdžiui, niekas nežino, kaip žmogaus atmintis veikia neuronų lygmenyje, kaip mes darome sprendimus neuronų lygmenyje, tad neuromokslui čia dar yra nearti dirvonai ir čia laukia dar daug atradimų.
Jeigu nežinome, kaip veikia mūsų intelektas, tvirtinti, kad mes sukūrėme dirbtinį, yra mažų mažiausiai pritempimas arba apsimetimas.
Gamtos moksluose mes išsiaiškinome beveik visus pagrindus, žinome (beveik) visus esminius gamtos dėsnius, pažįstame visatą, pakankamai gerai suprantame tai, kas mus supa. Bet apie smegenis suprantame arba tik bendrais bruožais, arba minimaliai. Tad, jeigu nežinome, kaip veikia mūsų intelektas, tvirtinti, kad mes sukūrėme dirbtinį, yra mažų mažiausiai pritempimas arba apsimetimas.
– Kaip tuomet turėtume vadinti tai, ką dabar vadiname dirbtiniu intelektu?
– Iš principo vadinamasis dirbtinis intelektas yra ne kas kita kaip gudrūs, inovatyvūs algoritmai, kuriuos surašė žmonės. Aš kartais juokauju, kad kažkoks vadybininkas sumaišė raides ir vietoj IA pavadino AI. Turėtų būti ne artificial intelligence, o – innovative algorithms.
Tik nereikia suprasti, kad tie algoritmai yra vien formulių pavidalu. Kai kas yra aprašyta matematiškai, bet labai daug algoritmų yra sukurti vadinamųjų neuroninių tinklų pavidalu, kai vyksta paraleliniai skaičiavimai ir panašūs dalykai. Taigi tai iš tikrųjų yra sudėtingi algoritmai, bet viso labo tai yra algoritmai. Todėl dirbtinį intelektą turėtume vadinti inovatyviais algoritmais.
– Siekiamybė yra sukurti vadinamąjį bendrąjį dirbtinį intelektą, kurio baiminasi žmonės, kad šis atims darbo vietas ir viską ims už mus daryti. Tačiau, atsižvelgiant į tai, ką jau pasakėte, vargu, ar tai bus kas nors panašaus į žmogaus intelektą, bent jau artimiausius dešimtmečius, tad veikiausiai ir vadinti jo intelektu taip pat neturėtume?
– Šis pavadinimas atsirado neseniai ir akivaizdžiai suvokus, kad dirbtinis intelektas nieko bendro su intelektu neturi. Tai dabar sugalvotas terminas „bendrasis dirbtinis intelektas“ ir štai šitas jau bus kažkas panašaus į žmogaus intelektą. Bet nieko panašaus nebus, nes yra kalbama, kad bendrasis dirbtinis intelektas bus sukurtas ne vėliau kaip po dešimties metų. Na, čia yra juokų darbas. Taip, po dešimties metų modeliai ir algoritmai bus tobulesni, bet nieko bendro su intelektu neturės, nes kol kas niekas nežino, kas yra tas tikrasis žmogaus intelektas pamatiniu principu, remiantis smegenų struktūra ir biocheminiais procesais.
O dėl žmonių baimių ar tikėjimo, yra vienas svarbus dalykas – norint pažinti pasaulį, pirmiausia reikia suprasti, kaip veikia daiktai. Kai supranti, tada tai nebegąsdina ir nekyla jokių sąmokslo teorijų ar įsivaizdavimų. Nes žmogaus smegenys yra labai lanksčios, jos geba ir racionaliai mąstyti, bet geba ir fantazuoti bei kurti sąmokslo teorijas.
– Grįžtant prie šiandien naudojamo vadinamojo dirbtinio intelekto – kaip manote, kur ir kuo jis yra naudingas, o kur – žalingas?
– Labai geras klausimas. Faktas, kad technologijos yra naudingos tiek, kiek mes suprantame jų naudą ir jų neigiamus aspektus. Tie algoritmai – tai, kas vadinama dirbtiniu intelektu, yra naudingi, jie daug ką pakeis ateityje.
Tikrai daug specialybių neliks. Pavyzdžiui, kasininko, valytojo ir panašių, nes tokius paprastus veiksmus ar darbus vadinamieji algoritmai sugebės padaryti. Jau dabar matome, kad vietoj kasininkų veikia automatiniai skaičiuotuvai, savitarnos kasos, yra automatiniai dulkių siurbliai, žoliapjovės ir t. t.
Paimkime kitą lygmenį – automobilius. Jau šiandien automobiliai gali važiuoti savarankiškai, tam yra sukurti algoritmai, taigi pati technologija jau egzistuoja. Iš principo galime išbraukti ir vairuotojus, aišku, dar ne šiandien, nes neišspręsti atsakomybės, draudimo klausimai.
Patobulinus ir išvysčius „ChatGPT“, kuris yra kalbėjimo botas, generuojantis atsakymus arba atliekantis tam tikrą informacijos sisteminimą, įvyks pokyčių ir edukacijos srityje. Žinome, kad ateityje tai pakeis daug specialybių, bet klausimas yra – o kas iš to, kas toliau? Visa tai yra lyg ir progresas, atrodo labai puikiai, mes žavėsimės tais savarankiškais automobiliais, savarankiškais prekybos centrais ir t. t. O kur dėsime visus tuos paprastus darbus dirbančius žmones, kai juos pakeis robotai? Man čia yra pats didžiausias žmonijos vystymosi klausimas. Faktas, kad pokyčių bus, bet, jeigu skubėsime juos daryti, ką veiks didžiulė masė žmonių?
Yra toks fikcinis pasiūlymas, kad štai, jeigu robotais pakeisime tam tikras žmonių profesijas ar veiklas, tie žmonės susigalvos kokių nors kitų veiklų. Ir štai čia grįžtame prie intelekto apibrėžimo. Tik tikras intelektas yra kūrybingas, išmanus, tai yra, jis pats susigalvos, ką daryti. Tačiau tikrai ne visi žmonės susigalvos, ką jiems reikia veikti. Ir ką darysime su tais, kurie nebesugebės nieko gudraus padaryti, nes visus negudrius arba mažiau gudrius darbus padarys algoritmai, modeliai, robotai?
– Labai taiklus kampas, apie kurį neteko susimąstyti. O kaip manote, ar yra pavojaus signalų, kad dabartinis vadinamasis dirbtinis intelektas gali paveikti žmogaus gebėjimą mąstyti?
– Yra pavojaus signalų ir tai daugiausia susiję su tuo, kad šiems algoritmams ir modeliams tampant vis sudėtingesniems ir labiau sugebantiems atsiras problema – kas patikrins, kas yra tiesa? Iki šiol tiesa yra nustatoma žmogaus intelekto – išmąstoma, daugeliu atveju patikrinama. Pavyzdžiui, tos pačios mokslo žinios – žmonės sako, kad kartais mokslininkai keičia nuomonę. Mokslininkai nekeičia nuomonės, jie atranda vis naujų dalykų ir dėl to ta tiesa yra evoliucionuojanti.
Jeigu viską deleguotume algoritmams ir modeliams, o jiems vis daugiau deleguojama, klausimas, kas tikrins, kur yra tiesa? Nes ateis laikas, kai bus vis mažiau tikrintojų ir vis daugiau pasitikėjimo tais modeliais. Tada atsiras tokia problema, kad, jeigu mes tikėsime tuo, ką jie sugeneruoja, ir per daug pasitikėsime, kad viskas taip ir yra, galime nuvažiuoti į lankas.
O jeigu nenorėsime jais pasitikėti? Tam, kad patikrintum kokį sudėtingą modelį ar algoritmą, tą vadinamąjį dirbtinį intelektą, reikės neeilinių gabumų žmonių. Be abejo, visada įmanoma patikrinti ir mokslo pasaulyje tai daroma, mes aklai netikime modeliais ir algoritmais, mes juos tam tikrais būdais, testais tikriname.
Nereikėtų pamesti galvos ir manyti, kaip viskas bus žavinga, kai tie algoritmai ims daug ką daryti už mus.
Bet kas juos tikrins, kai tie modeliai taps vis sudėtingesni ir apims vis daugiau žmogaus veiklos sričių? Vis dėlto nereikėtų pamesti galvos ir manyti, kaip viskas bus žavinga, kai tie algoritmai ims daug ką daryti už mus ir, nenoriu to sakyti, jeigu kontroliuos branduolinės bombos mygtuką. Nes pagrindinis klausimas yra, kas tuos modelius tikrins ir valdys. Nes valdymas yra supratimas, ar tai yra teisingas veiksmas, ar ne, ir atsakomybė už tą veiksmą. Tačiau reikia pripažinti, kad yra politikų, net ir valdančių branduolinį mygtuką, bet nesuprantančių ir neturinčių atsakomybės.
– Jūsų nuomone, ar pakankamai efektyviai išnaudojame dabartinį vadinamąjį dirbtinį intelektą ir kur galbūt galėtume naudoti efektyviau?
– Manau, kad jau dabar naudojame labai efektyviai, nes dėl skaičiuojamosios galios padidėjimo tų algoritmų galimybės apdoroti milžiniškus kiekius informacijos kartais yra sunkiai suvokiamos ir tai yra labai puiku. Nes, sakykime, visi mokame daugybos lentelę, galime mintinai skaičiuoti dviženklius ar net triženklius skaičius, bet tuo turbūt ir baigiasi mūsų galimybės. O visi vadinamojo dirbtinio intelekto modeliai gali atlikti milžiniškus skaičiavimus, nes tokia yra skaičiuojamoji galia. Tad informacijai apdoroti jie labai tinkami, tai jie ir daro. Pirmiausia treniruojami pasitelkus bendrąją informaciją, o tada ją apibendrina.
Bet vienas paslėptų akmenų, apie kurį niekas nekalba arba apie kurį nelabai ir žino, nes nelabai supranta, kaip veikia daiktai, yra tai, kad bent jau iki šiol visi šie vadinamojo dirbtinio intelekto modeliai yra treniruojami interneto turiniu. Problema ta, kad jie nedaro visiškai jokios informacijos atrankos. Visi modeliai ima du trečdalius interneto turinio ir yra treniruojami, o su likusiu trečdaliu bandoma patikrinti, ar viskas gerai išsitreniravo. Maždaug toks yra visų modelių ir algoritmų konceptas.
Jeigu nedarai atrankos, kas yra tiesa ir kas yra nesąmonė, kartais gali gauti neteisingus atsakymus. Aš nesakau, kad dirbtinis intelektas pradės generuoti plokščios Žemės teoriją, bet juk ir tokios informacijos yra. Tad, sakykime, turbūt uždavus klausimą, ar Žemė yra plokščia, dirbtinis intelektas atsakys, kad ne, Žemė yra apvali, nes dauguma informacijos yra būtent tokios. Bet jis turbūt pasakys ir tai, kad kai kas turi nuomonę, jog Žemė yra plokščia, ką tikrasis intelektas atmeta kaip visišką nesąmonę.
O vadinamojo dirbtinio intelekto modeliai treniruojami ir nesąmonėms, nes, patikėkite, aš tiksliai žinau, kad nevyksta jokia informacijos atranka. Ir tai yra problema. Kita problema, kad daug geros, teisingos informacijos ar duomenų yra slepiama (viešai nepasiekiama), pavyzdžiui, įmonės turi unikalios ir rinkoje naudingos informacijos. Tai, jeigu daug geros informacijos nėra pasiekiama, tie treniruoti modeliai išeina kreivi. Todėl ir sakau, kad viską reikia tikrinti. Ir mokslo pasaulyje žinias visada reikia tikrinti – nesvarbu, kad jas generuoja tikrieji protai, bet ir jie kartais truputį į lankas gali nuvažiuoti.
– Kokį didžiausią mitą apie vadinamąjį dirbtinį intelektą reikėtų paneigti?
– Na, turbūt didžiausias mitas ir yra užfiksuotas pavadinime, nes nėra jokio intelekto ir juo labiau dirbtinio, todėl, kad pamatiniais principais mes dar nesuprantame, kas yra intelektas ir kaip jis atsiranda, kaip atsiranda sąmonė, kūrybiškumas ir kaip apskritai žmogaus smegenys mokosi. Apie tai daugiau gali pasakyti neuromokslininkai, žinome, kurios smegenų sritys už kokius sprendimus atsakingos, bet mechaniniu ir biocheminiu lygiu mes nežinome, kaip tai vyksta.
Žinome, kaip sudarytos žvaigždės, visata, medžiaginis pasaulis, bet kaip veikia žmogaus smegenys – ne. Į smegenų tyrimus investuojami didžiuliai pinigai, yra toks projektas „Brain“ Europos Sąjungoje, į kurį investuojami milijardai. Progresas vyksta, bet žmogaus smegenys yra be galo sudėtingas dalykas, todėl dar visko ir nesuprantame.
Patikėkite, aš tiksliai žinau, kad nevyksta jokia informacijos atranka. Ir tai yra problema.
Iš kitos pusės, čia ir yra intelekto unikalumas. Žiūrėkite, mes, turėdami smegenis, galime kalbėti apie jų sandarą ir struktūrą, kaip jos veikia! Jau tai yra akivaizdus intelekto įrodymas, kad mes suvokiame, jog smegenys egzistuoja ir mes jas galime dekonstruoti. Tai yra tikrai nuostabus dalykas. Joks modelis negali savęs dekonstruoti ir paaiškinti, kaip gavo vieną ar kitą rezultatą.
– Kas Jums kelia didesnį nerimą – vadinamojo dirbtinio intelekto pajėgumo stoka ar perdėtas pasitikėjimas juo?
– Kaip jūs ir pasakėte, didžiausia problema, kalbant apie šį vadinamąjį dirbtinį intelektą, ar kad ir bus sukurtas tas bendrasis dirbtinis intelektas, yra tai, kad žmonės pernelyg pasitiki, jog viskas, ką tas modelis sugeneravo, yra tiesa. Bet tai nėra tiesa. Kaip ir sakiau, pagrindinė priežastis – kad neatliekama informacijos atranka. Dar daugiau, modeliai treniruojami ne kasdien, todėl jų generuojami rezultatai yra atsilikę, pavyzdžiui, porą metų ar daugiau.
Viskas pasaulyje yra informacija ir žmonės operuoja ta informacija, mes jau vaikystėje pradedame atrinkinėti, kas yra gera ir kas yra bloga informacija. Vaikystėje labai padeda tėvai, deja, ne visiems. Taip išsivysto intelektas ir dėl to mes sugebame daryti ką nors gudraus arba nesugebame.
Beje, kalbant apie intelektą, nereikia galvoti, kad visi žmonės 100 proc. yra intelektualūs. Toli gražu ne. Vieni yra intelektualiai pažengę, kiti nėra. Tai kyla iš gamtos dėsnių, galima būtų apie tai plėstis, bet tai turbūt jau ne šio pokalbio tema.
– Pabaigai noriu pasiteirauti, ar savo darbe naudojate vadinamojo dirbtinio intelekto įrankius ir kur jie praverčia?
– Įrankius mes naudojame, tik jų nevadiname dirbtiniu intelektu. Tie, kurie truputį pritingi, arba studentai, naudoja „ChatGPT“ rašymui, nes tas modelis iš principo sukurtas būtent tekstams generuoti, informacijai sisteminti. Tik problema, kad nevykdoma informacijos atranka. Mes jo straipsniams rašyti tikrai nenaudojame, bet žinome, kad kai kas naudoja. Bet, kaip sakau, jeigu negali parašyti straipsnio savo mintimis, tai ko vertas straipsnis, parašytas „ChatGPT“?
Bet įrankius mes naudojame. Yra daugybė modelių, skirtų būtent dideliam informacijos kiekiui apdoroti. Tai yra mašininio mokymosi metodai, naudojami įvairiausiu pavidalu. Imkime mano sritį – atmosferos, klimato mokslas. Atmosfera yra labai dinamiška, labai chaotiška sistema ir tame triukšme dažnai pasimeta signalai. Norint ten ką nors atrasti, reikia apdoroti labai didelį kiekį informacijos. Tai, ką gauname, mes dažnai intuityviai arba konceptualiai jau žinome, tik mums reikia įrodymų. Todėl tie duomenų apdorojimo algoritmai mums pateikia tuos įrodymus, o tai, ar jie teisingi, mes tikriname.
Bet esmė yra, nuo ko aš ir pradėjau, – kur prasideda kūrybiškumas? Algoritmai nėra kūrybiški, jie patys nesugalvoja naujo gamtos dėsnio ar dar ko nors. Kartais pasitaiko, kad rezultatas – lyg ir tikėtinas, bet keistas ir neaišku, ar teisingas. Todėl ir sakau, kad tikrinti būtina ir tai yra visa ko esmė. Mano patarimas visiems – nepasitikėkite aklai viskuo, ką matote ar girdite aplink, ir tikrinkite, nes tikrinimas ir diskusija padeda vystytis jūsų pačių intelektui.
Dr. D. Čeburnis birželį dalyvaus konferencijoje EBIT. Patenkantis į 1 proc. labiausiai cituojamų geologijos mokslininkų visame pasaulyje, jis kvies pažvelgti į klimato kaitą per augančios ekonomikos prizmę.
EBIT konferencija įvyks jau birželio 11–12 dienomis „Vilnius Grand Resort“ komplekse. Pagrindiniai konferencijos partneriai: „TEGOS“ ir „Enefit“. Daugiau informacijos apie EBIT vadovų konferenciją, pranešėjų sąrašą ir bilietus rasite čia.
Griežtai draudžiama Delfi paskelbtą informaciją panaudoti kitose interneto svetainėse, žiniasklaidos priemonėse ar kitur arba platinti mūsų medžiagą kuriuo nors pavidalu be sutikimo, o jei sutikimas gautas, būtina nurodyti Delfi kaip šaltinį. Daugiau informacijos Taisyklėse ir info@delfi.lt 